El coeficiente intelectual: ¿Ciencia o numerología?

Elige un número. Cualquiera. ¿Lo tienes? Perfecto. Ahora, sigue mis instrucciones. Primero, multiplícalo por tres. Luego, súmale cinco. Divídelo entre tres. Y, finalmente, réstale el número que elegiste. Si adivino, tu resultado es dos.

¿Te sorprende?

Este es un juego matemático que me enseñó mi madre cuando tenía unos diez años. Tiene varias versiones, pero el truco es muy similar en todas ellas. En esta en particular, sin importar qué número elijas al principio, mientras sea un número natural, el resultado siempre será dos (intenta con otro número y compruébalo por tu cuenta). En otra versión, al número elegido debes multiplicarlo por dos y por cinco, luego dividirlo por el número que elegiste y, finalmente, restarle siete. En este caso, el resultado siempre será tres. Como verás, pues, hay muchas formas de hacerse el listo con los números. Estos son solo unos pocos ejemplos. Y existen muchos más.

Consideremos como ejemplo argumental el del coeficiente intelectual. Para muchos se trata de un concepto anticuado, sesgado, defectuoso, inútil, el deslustre producto de una época clasista obsesionada con la pureza racial. ¿Podría ser la inteligencia un caso de numerología? Es una pregunta legítima cuya respuesta es, ¡ay!, por desgracia, negativa. Cada argumento contra una noción de la inteligencia, tal como la conceptualizan los investigadores al menos, ha sido evaluado, examinado, revisado y pacientemente contestado.1 Sin embargo, no todos están completamente convencidos. Recientemente, el estadístico Nassim Nicholas Taleb ha afirmado del CI que «acaba escogiendo a empollones de lápiz y papel intelectuales idiotas obedientes» y, además, «no está adaptado para la vida real».2 Comete numerosas falacias en su argumentación, pero también hace varias afirmaciones que merecen aclaración.

Para empezar con un comentario simplón, Taleb se equivoca al escribir que, de acuerdo con los expertos del campo, los resultados del CI son una medida de «sabiduría o paciencia, o responsabilidad, o toma de decisiones o algo parecido». Si hemos de ser críticos piadosos, podríamos asumir que esto no fue más que un ligero desliz. Como crítico del coeficiente intelectual, aun así, debería estar mejor informado. Lo que el coeficiente intelectual realmente mide es «la habilidad para razonar, planear, resolver problemas, pensar en abstracto, comprender ideas complejas, aprender rápido y aprender de la experiencia», como lo expresaron hace más de una década cincuenta y dos investigadores en el Wall Street Journal.3 (La responsabilidad es un rasgo de la personalidad, y la sabiduría tiene una definición demasiado vaga como para merecer un puesto como término científico).

Los escépticos podrían argumentar —y he perdido la cuenta de las veces en que lo han hecho— que las pruebas de inteligencia solo miden cuán bueno eres para resolverlas, pero esto ignora demasiado. La inteligencia está correlacionada con prácticamente cualquier dominio del conocimiento humano,4 lo cual no es sorprendente puesto que las primeras pruebas de inteligencia fueron diseñadas para comprender tareas que permitiesen a los investigadores identificar niños con dificultades de aprendizaje, por lo que debían basarse en el desempeño académico. Al mismo tiempo, no obstante, la inteligencia también está correlacionada con muchos otros resultados valiosos en el mundo real, como el nivel educativo o el estatus ocupacional, el desempeño laboral, la adquisición de habilidades e incluso promociones laborales (lo cual ya he explicado anteriormente). Los evangelistas que recitan el argumento popular de que las pruebas de inteligencia no miden nada con valor en el mundo real tienen mucho que explicar. El coeficiente intelectual constituye, de hecho, el mejor predictor individual del desempeño laboral, mucho mejor que rasgos como la personalidad o, asimismo, la «inteligencia emocional».5

Las puntuaciones de CI, además, están asociadas con el éxito socioeconómico, medido como riqueza o ingresos. Taleb trata de refutar o debilitar este hecho arguyendo que la conexión no es linear. La no linearidad, para decirlo brevemente, se refiere a la relación entre dos variables que no encajan en una línea recta, lo que significa que cuando construyes una figura de los datos puedes ver una gráfica curvada, a menudo con un umbral (un punto en el que un aumento en una variable ya no se traduce en un aumento en la otra). Conocida como la hipótesis del umbral por esta razón, Taleb invoca las figuras inferiores como respaldo para su argumentación. La de la izquierda muestra un ligero aumento en los ingresos paralelo a aumentos en el CI; la de la derecha da la impresión de que los puntos están ubicados aleatoriamente.

De apariencia convincente, en realidad es engañoso. Cuando reanalizas un conjunto de datos, como en este caso, pueden ocurrir muchas cosas y muy pocas de ellas son buenas. Los investigadores reúnen datos con un propósito en mente, sea evaluar una hipótesis o replicar estudios anteriores, por lo que restringen sus datos para el objetivo de su estudio. Si el conjunto de datos que intentas reanalizar excluye información relevante para tus propósitos, bueno… Puedes obtener resultados espurios, encontrar patrones aleatorios, incluso hacer suposiciones ridículas.6 Los estadísticos conocen esta falacia como «tortura de datos» porque, como uno de ellos observó hace décadas, «si torturas los datos lo suficiente tarde o temporano confesarán». Y todos sabemos que las confesiones obtenidas bajo tortura son inadmisibles en el tribunal.

La solución a este problema es bastante simple. Claro está, solo tenemos que reunir nuestros propios datos para evaluar la hipótesis del umbral. Esto podría tomarnos algo de tiempo, pero afortunadamente para nosotros, desafortunadamente para los críticos, esto no es nada nuevo para los investigadores de la inteligencia. Contra la insinuación de Taleb, los expertos no han estado apoltronados todo este tiempo simplemente dando por hecho que cuanto mayor sea tu CI mayores serán tus ingresos. Ya habían sopesado esta intuición hace mucho,7 y como puedes apreciar en la figura inferior,8 la diferencia que marca el CI es sutil pero nada desdeñable. Quién lo iba a decir, más es realmente mejor.

Figure 3

Hasta ahora, todo bien. No obstante, siempre hay más de lo que alcanzamos a ver. Los investigadores, declara Taleb, «no se dan cuenta de que el efecto del CI es menor que la diferencia entre las pruebas de inteligencia para el mismo individuo», porque la correlación entre examen y reexamen es de solo un 80 %. Las correlaciones examen-reexamen (test-retest en la jerga inglesa) se refieren a la fiabilidad de tus puntuaciones en un test, esto es, la consistencia general de tus resultados (cuyo valor va de 0 a 1 y que podemos transformar en porcentajes). Una alta fiabilidad implica que tus resultados concuerdan bastante bien unos con otros; una baja fiabilidad, en cambio, significa que tus resultados son demasiado fluctuantes. Por convención, los psicólogos definen una fiabilidad del 70 % como el mínimo requerido para la empresa. La fiabilidad de las pruebas de personalidad, por ejemplo, es de alrededor del 80 %.9 Es un buen número, a decir verdad. En cuanto a las pruebas de inteligencia, su fiabilidad es casi perfecta, de alrededor del 90 y 95 %.10 El 80 % usado por Taleb es más bien una estimación conservadora, basada en pruebas cortas.

Taleb continúa a afirmar que el CI explica «como mucho entre el 2 y el 13 % del desempeño en algunas tareas». Aquí, es difícil decir de dónde sacó su estimación, ya que no cita ninguna referencia para su afirmación. Y no podría estar más equivocado —¿o quizá no debería subestimarlo?—. Ciertamente, el CI no explica nada en, por ejemplo, el desempeño artístico,11 pero puede explicar el 30 y hasta el 70 % del desempeño dependiendo de la tarea en consideración.12 Podría parecer que no es demasiado, pero es sin duda una proporción considerable teniendo en cuenta cuánto influyen la suerte y la desgracia en nuestras vidas.13

*     *     *

Existen muchas maneras de equivocarse. Algunos tienen relaciones clandestinas; algunos siguen desafíos de internet; algunos desperdician su dinero en apuestas. Y aun otros prefieren criticar teorías sin ninguna intención honesta de considerar la evidencia en la que se apoyan. Hay un término técnico para designar la práctica de hacer afirmaciones sin preocuparse por su veracidad. En español, le dicen cuñadear.14

Sin duda, hay una larga historia lóbrega tras las pruebas de inteligencia. Pero descartar una idea, especialmente una científica, recordando su pasado inmoral y apelando a sus consecuencias sociales es cometer dos falacias en un mismo discurso. La primera se conoce como la falacia genética, que consiste en desechar una idea apuntando a sus orígenes. El hecho de que los movimientos eugenistas del siglo XX encontraran un respaldo científico en el concepto de la inteligencia es trivial, ya que esto no nos dice nada acerca de su certeza o falsedad. Puede suscitar algunas miradas de sospecha, por supuesto, pero su validez es algo que solo determinarán los hechos, no su historia. Pensemos en el vínculo entre fumar y el cáncer de pulmón. Quienes lo observaron por primera vez fueron doctores nazis que apoyaron campañas antifumadores.15 Aunque su descubrimiento pudo haber estado probablemente influido por su obsesión con la «raza» aria (libre de impurezas y enfermedad, debían evitar cualquier cosa que pudiese debilitarla), numerosos estudios modernos han establecido más a allá de cualquier duda que fumar es un factor de riesgo en el desarrollo del cáncer de pulmón.16 Dada esta conexión con el nazismo, ¿deberíamos dejar de decirles a las personas que fumar produce cáncer?

La segunda falacia es la apelación a las consecuencias, que basa la verdad de un argumento o idea en si conduce a resultados deseables o indeseables. Si bien apelar a las consecuencias es apropiado para determinar si una propuesta es moralmente correcta o no, es falaz cuando se usa para establecer la verdad de una declaración. El hecho de que existen diferencias de inteligencia que importan en nuestras vidas puede ser, ciertamente, un poco incómodo, pero la verdad y la realidad son indiferentes ante nuestros valores, preferencias o cosmovisiones, así que no podemos fingir que algo no existe simplemente porque nos resulta aborrecible.

En nuestra testarudez por negar o simplemente ignorar la credibilidad científica de cualquier idea que nos disgusta podríamos estar desperdiciando la oportunidad de ayudar a aquellos que lo necesitan. Contra todo prejuicio, hay pruebas de peso de que la educación aumenta la inteligencia de aproximadamente uno a cinco puntos por año durante cinco años.17 Algunos psicometristas de tendencias conservadoras podrían argüir que dicho aumento ocurre solo en algunas subcomponentes de las pruebas de inteligencia, y no en el factor g de inteligencia general.

Descubierto hace ya un siglo por el psicometrista norteamericano Charles Spearman, el factor g es una propiedad de las pruebas de inteligencia (y de la inteligencia) producto de un conjunto de técnicas estadísticas que reciben el nombre de «análisis factorial», el cual permite determinar el número de dimensiones básicas necesarias para explicar la estructura de una prueba y, por extensión, del rasgo psicológico que esta pretende evaluar. Spearman observó que las personas que eran buenas en una prueba académica (digamos, lengua) tendían a serlo también en las otras (por ejemplo, matemática). En otras palabras, los resultados de las distintas pruebas se correlacionaban entre sí, lo que daba lugar a un constructo común a todas ellas al cual decidió llamar «factor g» (por inteligencia general). El consenso actual admite que la inteligencia está configurada por una estructura jerárquica consistente en tres niveles, con el factor g en el tercero, siete habilidades amplias en el segundo y numerosas habilidades específicas en el primero (no hay consenso exacto sobre la cantidad exacta de habilidades específicas).18

hierarchical-structure-of-intelligence

En principio, empero, las cosas no tendrían que ser de este modo. Tal como explicó a finales de los noventa la psicometrista Linda Gottfredson:

Un factor general que cubre todas las pruebas no es, como a veces han argumentado, un resultado necesario del análisis factorial. Ningún factor general se ha encontrado en el análisis de las pruebas de personalidad, por ejemplo; en su lugar, el método usualmente arroja al menos cinco dimensiones (neuroticismo, extraversión, responsabilidad, agradabilidad y apertura a las ideas), cada una en relación con diferentes subconjuntos de pruebas. Pero un factor general es lo que emerge del análisis factorial de las pruebas de habilidad cognitiva […]. En parte como consecuencia, la mayoría de los expertos en inteligencia ahora usan g como la definición de trabajo de la inteligencia.19

Anteriormente se asumía que el factor g era la causa de la correlación entre las distintas componentes de la inteligencia, por lo que se le condecía un papel omnipotente, pero en años recientes el consenso parece estar de acuerdo en que, en realidad, el factor g resulta ser una propiedad emergente y no causal en nuestra habilidad cognitiva.20 Si bien el aumento en el coeficiente intelectual sí se debe a mejoras en algunas habilidades específicas y no a un aumento en el factor g, el coeficiente intelectual tiene poder predictivo más allá del factor g (lo que significa que cuando se extrae el factor g de las pruebas de inteligencia los residuos continúan prediciendo el éxito escolar y el desempeño cognitivo).21 Y de aquí la afirmación de algunos investigadores: «La inteligencia es lo que miden las pruebas de inteligencia. De verdad».22

Taleb puede seguir creyendo que los investigadores están equivocados, como puedo hacerlo cualquiera que esté de acuerdo con la creencia popular de que el coeficiente intelectual es un «engaño seudocientífico». Puesto que vivimos en una sociedad libre, todos pueden pensar y decir lo que quieran, sin importar cuán equivocados estén, después de todo. Pero el hecho de que parezca tan entusiasmado por llamar idiota a cualquiera que se atreva a contradecirlo es un claro indicio de que la honestidad intelectual no es parte de sus intereses.

Cuando era joven poseía un gran ingenio,
fue hace mucho, y ahora ya no lo tengo.
Y no lo recuperaré hasta que muera,
porque cuantos más años vivo
más se apodera la estupidez de mi intelecto.


1 Earl Hunt, Human Intelligence (Nueva York: Cambridge University Press, 2011); Nicholas Mackintosh, IQ and Human Intelligence (Nueva York: Oxford University Press, 2011); Scott Barry Kaufman, Ungifted: Intelligence Redefined (Nueva York: Basic Books, 2013); Stuart Ritchie, Intelligence: All that Matters (Londres: John Murray Press, 2015).
2 Nassim Nicholas Taleb, «IQ is largely a pseudoscientific swindle», Medium, 1 de enero de 2019.
3 «Mainstream science on intelligence», Wall Street Journal, 13 de diciembre de 1994.
4 Phillip Ackerman (2000), «Domain-specific knowledge as the “dark matter” of adult intelligence: Gf/Gc, personality and interest correlates», Journal of Gerontology, 55B (2): 69-84.
5 Ernest O’Boyle y otros (2011), «The relation between emotional intelligence and job performance: A meta‐analysis», Journal of Organizational Behavior, 32 (5): 788-818.
6 Gary Smith, Standard Deviations: Flawed Assumptions, Tortured Data, and Other Ways to Lie with Statistics (Nueva York: Overlook, 2014).
7 David Lubinski (2016), «From Terman to today: A century of findings on intellectual precocity», Review of Educational Research, 86 (4): 900-944.
8 Schaumburg-Müller Pallesen, «Taleb is wrong about IQ», JSMP, 16 de junio de 2019.
9 Timo Gnambs (2014), «A meta-analysis of dependability coefficients (test-retest reliabilities) for measures of the Big Five», Journal of Research in Personality, 52: 20-28.
10 Figura 1 reportada por Luca Rinaldi y Annette Karmiloff-Smith (2017), «Intelligence as a developing function: A neuroconstructivist approach», Journal of Intelligence, 5 (2): 8.
11 Scott Barry Kaufman y otros (2016), «Openness to experience and intellect differentially predict creative achievement in the arts and sciences», Journal of Personality, 84 (2): 248-258.
12 Me baso en cálculos propios a partir de las correlaciones reportadas en Human Intelligence, de Hunt, pp. 320-321. Las correlaciones generales entre el CI y las materias varían entre 0.5 y 0.75, lo que significa que el coeficiente intelectual explica entre el 25 y el 56 % del desempeño general en las asignaturas escolares. La comprensión lectora y la matemática básica muestran correlaciones con el CI, respectivamente, de 0.82 y 0.66, por lo que este explica el 67 % y el 43 % del desempeño en ambas habilidades. (Para averiguar cuál es el porcentaje de la varianza que una variable explica en otra, simplemente se eleva al cuadrado la correlación). Para estos últimos dos casos, véase la tabla 6 en el artículo de Brian Zaboski, John Kranzler y Nicholas Gage (2018), «Meta-analysis of the relationship between academic achievement and broad abilities of the Cattell-horn-Carroll theory», Journal of School Psychology, 71: 42-56. Es seguro, por cierto, que los míos son cálculos que subestiman el verdadero valor del CI, ya que se basan en las correlaciones entre las habilidades mencionadas y el factor g, el constructo subyacente a todas las pruebas de inteligencia, y no entre dichas habilidades y el CI, que posee valor predictivo más allá de g.
13 Scott Barry Kaufman, «The role of luck in life success is far greater than we realized», Scientific American, 1 de marzo de 2018.
14 John Petrocelli (2018), «Antecedents of bullshitting», Journal of Experimental Psychology, 76: 249-258.
15 Tracy Brown Hamilton, «The Nazis’ forgotten anti-smoking campaign», The Atlantic, 9 de julio de 2014.
16 Linda O’Keeffe y otros (2018), «Smoking as a risk factor for lung cancer in women and men: A systematic review and meta-analysis», BJM Open, 8: e021611.
17 Stuart Ritchie y Elliot Tucker-Drob (2018), «How much does education improve intelligence? A meta-analysis», Psychological Science, 29 (8): 1358-1369.
18 Andrew Conway y Kristof Kovacs (2018), «The nature of the general factor of intelligence», en The Nature of Human Intelligence, editado por Robert Sternberg (Nueva York: Cambridge University Press), pp. 49-63.
19 Linda Gottfredson (1998), «The general factor of intelligence», Scientific American. Como ejemplo de esta confusión respecto del análisis factorial me viene a la cabeza Stephen Jay Gould.
20 Conway y Kovacs (2018); Andrew Conway y Kristof Kovacs (2015), «New and emerging models of human intelligence», WIREs Cognitive Science, 6 (5): 419-426.
21 Thomas Coyle (2014), «Predictive validity of non-g residuals of tests: More than g», Journal of Intelligence, 2 (1): 21-25; Thomas Coyle (2018), «Non-g residuals of group factors predict ability tilt, college majors, and jobs: A non-g nexus», Intelligence, 67: 19-25.
22 Han van der Maas, Kees-Jan Kan y Denny Borsboom (2014), «Intelligence is what the intelligence test measures: Seriously», Journal of Intelligence, 2 (1): 12-15.

Un comentario en “El coeficiente intelectual: ¿Ciencia o numerología?

  1. Pero no hablaste a profundidad de los argumentos más fuertes en contra del IQ y te la pasas gastando párrafos con Taleb por no citar su tuit, vaya hit piece. Realmente falta mucha humildad para reconocer lo ingenuo en lo que abordas esto y en general la forma vulgar en la que la ciertos grupos de ideólogos han usado el IQ para autodenominarse raza mostaza y demás patrañas. Mejor postea tus intercambios en tuiterí y lo que te responden, estaría más vergas.

    Me gusta

Responder

Introduce tus datos o haz clic en un icono para iniciar sesión:

Logo de WordPress.com

Estás comentando usando tu cuenta de WordPress.com. Cerrar sesión /  Cambiar )

Google photo

Estás comentando usando tu cuenta de Google. Cerrar sesión /  Cambiar )

Imagen de Twitter

Estás comentando usando tu cuenta de Twitter. Cerrar sesión /  Cambiar )

Foto de Facebook

Estás comentando usando tu cuenta de Facebook. Cerrar sesión /  Cambiar )

Conectando a %s